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Enregistrement W2060092108 · doi:10.1117/12.851522

What narrow-linewidth semiconductor lasers can do for defense and security?

2010· article· en· W2060092108 sur OpenAlexaff
Michel Morin, S. Ayotte, C. Latrasse, M. Aubé, M. Poulin, Y. Painchaud, Nicholas Gagnon, Ghislain Lafrance

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor Lasers and Optical Devices
Établissements canadiensTeraXion (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaser linewidthSemiconductor laser theoryLaserOptoelectronicsComputer scienceSemiconductorMaterials scienceOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sensing systems for defense and security operate in evermore demanding environments, increasingly leaving the comfort zone of fiber laser technology. Efficient and rugged laser sources are required that maintain a high level performance under large temperature excursions and sizable vibrations. This paper first presents a sample of defense and security sensing applications requiring laser sources with a narrow emission spectrum. Laser specifications of interest for defense and security sensing applications are reviewed. The effect of the laser frequency noise in interferometric sensing systems is discussed and techniques implemented to reduce phase noise while maintaining the relative intensity noise performance of these sources are reviewed. Developments towards the size reduction of acoustically isolated narrow-linewidth semiconductor lasers are presented. The performance of a narrow-linewidth semiconductor laser subjected to vibrations is characterized. Simulation results of interferometric sensing systems are also presented, taking into account both the intensity and phase noise of the laser.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,008
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0050,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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